[发明专利]稀疏度自适应组正交匹配追踪的激发荧光断层重建方法

说明书

本发明属于光学分子影像领域，具体涉及了一种稀疏度自适应组正交匹配追踪的激发荧光断层重建方法，旨在解决现有技术使用稀疏约束优化求解肿瘤分布中存在的区域过稀疏、空间不连续、过程欠鲁棒的问题。本发明方法包括：对生物CT三维数据进行分割及有限元离散化后与生物体表激发荧光图像数据融合；根据融合后的体表激发荧光光强分布信息建立模型；划分模型并构造局部空间连续性约束条件；融入L1范数稀疏性并迭代求解，获得探针在生物肿瘤区域的汇聚分布情况。本发明通过融合空间结构约束和稀疏约束，构建一种全新的空间结构稀疏正则化项，重点解决了单纯基于稀疏约束求解肿瘤分布导致的区域过稀疏、空间不连续、过程欠鲁棒等问题。

技术领域

本发明属于光学分子影像技术领域，具体涉及了一种稀疏度自适应组正交匹配追踪的激发荧光断层重建方法、系统、装置。

背景技术

激发荧光断层成像技术(FMT，Fluorescence Molecular Tomography)作为一种新型的光学分子影像技术，利用特异性探针靶向标记肿瘤细胞，并在特定波长的外加激发光源照射下，荧光探针吸收能量发生电子能级跃迁，产生激发光并穿透体内生物组织到达体表被体外高灵敏光学探测器捕获。通过计算机断层成像提供的组织结构信息建立光子在生物组织中传输的扩散方程模型，并通过低阶近似简化和有限元离散得到线性的求解模型。激发荧光断层成像技术通过对模型的求解，从而实现体内荧光光源的三维重建，获取分子探针在成像物体内的三维时空分布和能量分布，在预临床和临床肿瘤检测、药效评估、手术导航等方面具有极高的应用价值。

激发荧光断层成像由于光子采集的局限性，只能利用较少的体表二维荧光数据去反演肿瘤在体内的三维分布情况。由于体表的已知数据量远小于体内的未知数据量，从而导致问题的求解具有极强的不适定性。此外，由于FMT问题中系统矩阵具有较大的条件数，FMT重建还是一个病态问题，即噪声对于系统的影响会放大，从而影响成像质量。考虑到肿瘤分布具有稀疏特性，许多方法基于压缩感知理论中的正交匹配追踪算法求解FMT逆向问题。

然而，由于稀疏约束的基本作用单元是离散化后的单个原子，忽略了原子与原子间的空间结构和关系，导致现有的基于稀疏约束的求解算法在迭代求解的结果中存在区域过稀疏、空间不连续、过程欠鲁棒等显著问题，严重限制FMT技术在实际预临床和临床场景中的应用。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，即现有技术使用稀疏约束优化求解肿瘤分布中存在的区域过稀疏、空间不连续、过程欠鲁棒的问题，本发明提供了一种稀疏度自适应组正交匹配追踪的激发荧光断层重建方法，该激发荧光断层重建方法包括：

步骤S10，获取生物CT三维组织结构数据及其体表激发荧光图像数据；

步骤S20，对所述生物CT三维组织结构数据进行器官分割并进行有限元离散化，获得生物三维结构信息、有限元离散化后的网格文件；

步骤S30，采用特征点配准的方法融合所述生物三维结构信息与体表激发荧光图像数据，获得生物体表激发荧光光强分布信息；

步骤S40，依据所述生物体表激发光光强分布信息，建立低阶近似后的描述光子在生物组织体内传输的线性数学模型；

步骤S50，根据所述有限元离散化后的网格文件，采用四面体空间结构作为算法的分组策略，将线性数学模型中待求解问题构成的空间划分为组子空间，构造局部空间连续性约束条件；

步骤S60，采用所述组子空间替换所述四面体空间的原子，基于所述局部空间连续性约束条件，构造局部空间结构化L1范数稀疏性约束条件；

步骤S70，基于所述局部空间结构化L1范数稀疏性约束条件，采用稀疏度自适应正交匹配追踪迭代方法计算稀疏解，获得探针在生物肿瘤区域的汇聚分布情况。

在一些优选的实施例中，所述体表激发荧光图像数据包括N个角度的N幅激发荧光图像数据，N为正整数。